[发明专利]基于人工免疫分配方法的认知OFDM网络上行链路子载波和功率联合分配方法

摘要

本发明公开了一种基于人工免疫分配方法的认知OFDM网络上行链路子载波和功率联合分配方法。其基本过程包括生成初始种群、种群亲和度评价、克隆、变异、适应度评价、种群更新等操作。在本分配方法中，子载波和功率的分配方案分别作为抗体群中的抗体进行操作，功率分配方案是通过子载波分配方案和注水定理来确定的。在编码中，子载波分配种群和功率分配种群中每个抗体的长度均为子载波的个数。种群更新中采用pareto非支配排序策略和比例公平函数来决定保留的抗体。本分配方法通过将比例公平约束转化为比例公平函数，有效的避免了对约束条件的单独处理，并通过无约束的多目标优化分配方法解决有约束的单目标优化问题。

主权项

1.一种基于人工免疫分配方法的认知OFDM网络上行链路子载波和功率联合分配方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)网络建模：在认知OFDM网络模型中，功率的分配受到发射端功率限制的约束，并且子载波分配时只能分配给一个次用户，同时每个次用户至少分配一个子载波，网络模型表示如下：maxU(R)＝[f1(R)，‑f2(R)]subject toR1：R2：…Ri：…Rm＝α1：α2：…αi：…αm其中，U(R)是需要优化的函数，包括数据传输速率函数f1(R)和比例公平函数f2(R)；Ri表示次用户i的总吞吐量，即数据传输速率，αi表示次用户i的吞吐量分配比例，Raver表示平均分配时用户的吞吐量，n表示认知OFDMA网络中子信道的数量，m表示次用户的数量，N0表示信道的噪声功率谱密度，Wc表示信道的信道带宽，pik表示次用户i在第k个子信道上施加的功率，gik表示次用户i使用第k个子信道时该信道的信道增益，ωik表示用户i使用信道k的情况，ωik＝1表示次用户i正在使用子信道k，ωik＝0表示没有，Ptotal表示系统总的传输速率；而Ω＝{ωik|ωikI{0,1}，1≤i≤m，1≤k≤n}表示一种可能的子载波分配方案，P＝{pik|1≤i≤m，1≤k≤n}表示一种可能的功率分配方案；在约束条件中，第一个公式表示每个子载波只能分配给一个次用户，第二个约束条件表示分配的功率之和不能超过基站提供的功率，第三个公式表示各个次用户的数据传输速率应该成比例分配，第四个约束条件表示每个次用户至少分配一个子载波；(2)抗体编码：在对子载波的编码中，采用对所有的子载波进行编码，编码的长度为子载波的个数n，每个子载波的取值为[1,m]，并且只能取整数值，该值表示次用户的编号，在对功率的编码中，编码的长度同样为n，每个编码取值为有限的连续值，对应于对每个子载波分配的功率；(3)生成初始父代抗体群A：采用贪婪的方法产生初始抗体群的子载波分配方案，对每一个子载波，将其分配给在该子载波上等效噪声最小的次用户，功率分配方案根据子载波分配方案采用注水定理分配，第i个用户在第k个子载波上的等效噪声psik可用如下公式计算：(4)抗体亲和度评价：计算父代抗体群A的所有抗体的系统总的数据传输速率f1和比例公平函数f2，以及每个次用户的数据传输速率Ri，并以这两个函数值和m个Ri值组成的向量作为相应抗体的亲和度向量；(5)免疫克隆：采用变倍数克隆，即根据父代抗体群A中每个抗体的亲和度值f1和f2来确定相应抗体的克隆倍数，父代抗体群A经过免疫克隆生成克隆抗体群B；(6)克隆变异：采用启发式的克隆变异算子，用等效噪声矩阵Ps和克隆抗体群B中每个抗体对应的分配方案获得的每个次用户的数据传输速率Ri来指导变异过程，克隆抗体群B经过变异过程生成变异抗体群C，其中，Ps＝{psik|0

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